• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권1호
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• pp.1-16
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• 2008

센서 네트워크에 이용되는 데이타 스트림 관리 시스템에서는 한정적 정보들이 개별적으로 입력되기 때문에 종합적인 결과를 얻기 위해서는 상대적인 계산 비용이 높은 조인 연산자는 필연적으로 요구된다. 데이타 스트림은 잠재적으로 무한한 크기를 가지므로 조인 연산자는 슬라이딩 윈도우 제약사항을 가져야 함은 당연하다. 또한, 종합적인 결과를 얻기 위해 조인 연산자는 여러 입력을 취할 수 있어야 한다. 이를 가능하게 하는 것이 바로 슬라이딩 윈도우를 가지는 MJoin 연산자이다. 본 논문에서는 이러한 여러 MJoin 연산자가 시스템에 등록되어 있는 환경을 가정하고, 슬라이딩 윈도우를 가지는 MJoin의 특성을 반영하여 전역적으로 공유된 질의 처리 기법인 MMJoin 기법을 제안한다. MMJoin 기법은 첫째, 전역적으로 공유된 질의 실행 계획 수릴 문제, 조인 연산 결과에 대한 윈도우 갱신 문제 및 라우팅 문제로 나누어 다룬다. 이러한 연구의 노력은 데이타 스트림 환경에서 효율적인 다중 질의 최적화 및 처리 기법의 기초연구로 활용될 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.307-314
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• 2006

본 논문에서는 RFID 시스템에서 다중 태그 식별을 위하여 질의 트리 기반의 QT_rev 알고리즘을 제안한다. QT 알고리즘에서는 질의 문자열이 식별코드의 처음 비트들과 일치하는 태그는 전체의 식별코드로 응답한다. 반면, 본 논문에서 제안한 QT_rev 알고리즘에서는 식별코드 중에서 질의 문자열을 제외한 나머지 비트들로만 응답한다. 또한 리더는 태그들의 응답 문자열 중에서 충돌이 발생한 비트 위치를 알 수 있으므로 충돌이 발생한 위치가 태그 식별코드의 마지막 비트이면 리더는 더 이상의 질의가 없이 두 개의 태그를 동시에 식별할 수 있다 성능 분석의 결과, 본 논문에서 제안한 QT_rev 알고리즘은 QT 알고리즘에 비하여 리더의 질의 횟수와 태그의 응답 비트 수가 월등히 적음을 알 수 있었다.

• International Journal of Contents
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• 제5권1호
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• pp.51-55
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• 2009

In this paper, we present a structure of personalized e-Learning system to study for a test formalized by uniform multiple-choice using on/off line mixed estimations as is the case of Driver :s License Test in Korea. Using the system a candidate can study toward the license through the Internet (and/or mobile instruments) within the personalized concept based on IRT(item response theory). The system accurately estimates user's ability parameter and dynamically offers optimal evaluation problems and learning contents according to the estimated ability so that the user can take possession of the license in shorter time. In order to establish the personalized e-Learning concepts, we build up 3 databases and 2 agents in this system. Content DB maintains learning contents for studying toward the license as the shape of objects separated by concept-unit. Item-bank DB manages items with their parameters such as difficulties, discriminations, and guessing factors, which are firmly related to the learning contents in Content DB through the concept of object parameters. User profile DB maintains users' status information, item responses, and ability parameters. With these DB formations, Interface agent processes user ID, password, status information, and various queries generated by learners. In addition, it hooks up user's item response with Selection & Feedback agent. On the other hand, Selection & Feedback agent offers problems and content objects according to the corresponding user's ability parameter, and re-estimates the ability parameter to activate dynamic personalized learning situation and so forth.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제6권2호
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• pp.265-273
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• 2000

관계형 데이타베이스 시스템의 각 테이블은 레코드의 집합이며 각 레코드는 일련의 속성들의 집합으로 이루어진다. 속성에 대한 상이값수란 레코드의 속성에 대해 실제로 데이타베이스 내에 사용되고 있는 서로 다른 속성값의 개수를 나타내며 질의 최적화나 통계적 질의의 지원에 유용하게 사용된다. 한편 기존 관계형 데이타베이스 시스템과는 달리 객체-관계 데이타베이스 시스템은 테이블간의 계승 관계를 지원하므로 상위 테이블에서 정의된 속성을 하위 테이블에서 계승받게 된다. 따라서 상이값수 또한 단일 테이블에 관한 정보뿐만 아니라 하위 테이블의 속성 정보를 모두 반영하는 계층 상이값수가 필요하다. 본 논문은 기존 상이값수 측정 방법을 그대로 사용하되 계층 상이값수를 계산하는 방법으로써 속성값 구간 배열을 이용하는 기법을 제안한다. 이 기법은 해당 테이블과 하위 테이블에 대하여 각각 속성값 구간 배열을 구성하고 그것을 합병함으로써 계층 상이값수를 계산한다. 제안하는 기법은 작은 양의 저장 공간만을 사용하여 계층 상이값수를 정확히 구할 수 있게 하며 계층 내의 각 테이블에 대한 갱신 연산이 불균등하게 이루어지는 환경에서 더욱 효과적으로 이용될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.141-150
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• 2008

무선 모바일 환경에서 통신 장비의 에너지와 전송 대역폭 효율을 위해 방송 기법이 널리 사용되고 있다. 기존에는 비계층적 데이터를 대상으로 한 인덱싱 연구들이 있었으나, 웹과 이동통신 환경에서 널리 사용되는 XML 데이터에 대한 방송 인덱싱 연구는 미미한 실정이다. 본 연구에서는 XML문서에 대한 새로운 방송 인덱싱 방법으로 TOP 트리를 제안한다. TOP 트리는 XML 문서에 포함된 엘리먼트들을 같은 경로를 갖는 엘리먼트 그룹으로 분류한 후, 해당 그룹을 순서화된 고유 ID가 부여된 노드로 구성하고 엘리먼트 그룹간의 관계를 간선으로 연결한 경로 요약 트리이다. 본 논문에서는 TOP 트리 기반 방송 스트림 생성 방법과다중 경로 질의 처리 방법을 제안하고 실험을 통해 제안 방법의 우수성을 입증한다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제9권2호
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• pp.1-17
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• 2021

Pseudo relevance feedback (PRF) is a powerful query expansion (QE) technique that prepares queries using the top k pseudorelevant documents and choosing expansion elements. Traditional PRF frameworks have robustly handled vocabulary mismatch corresponding to user queries and pertinent documents; nevertheless, expansion elements are chosen, disregarding similarity to the original query's elements. Word embedding (WE) schemes comprise techniques of significant interest concerning QE, that falls within the information retrieval domain. Deep averaging networks (DANs) defines a framework relying on average word presence passed through multiple linear layers. The complete query is understandably represented using the average vector comprising the query terms. The vector may be employed for determining expansion elements pertinent to the entire query. In this study, we suggest a DANs-based technique that augments PRF frameworks by integrating WE similarities to facilitate Arabic information retrieval. The technique is based on the fundamental that the top pseudo-relevant document set is assessed to determine candidate element distribution and select expansion terms appropriately, considering their similarity to the average vector representing the initial query elements. The Word2Vec model is selected for executing the experiments on a standard Arabic TREC 2001/2002 set. The majority of the evaluations indicate that the PRF implementation in the present study offers a significant performance improvement compared to that of the baseline PRF frameworks.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.7-9
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• 2004

센서 네트워크의 급속한 성장에 따라 센서 네트워크의 효율적 관리를 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 특히, 센서의 저 전력을 위한 다양한 기술들이 개발되고 있다. 본 논문은 센서에 전해지는 다중 연속 질의의 중복 성을 제거함으로써, 센서 네트워크의 효율적 관리를 제공할 수 있는 방법을 제안한다. 다중 연속 질의는 두 가지 단계로 최적화가 이루어진다. 먼저, 다중 연속 질의의 시간 속성 중복을 제거하기 위해 B+tree를 이용해 그룹 핑된다. 그룹 핑된 다중 연속 질의들은 연관 속성의 중복 여부 판단을 통해, 중복 성을 제거하여 재구성 된다. 그러므로 재구성된 다중 연속 질의가 센서 노드에 전해지게 되면, 센서는 중복된 결과를 전송하지 않기 때문에 센서 노드의 불필요한 전력을 낭비하지 않게 된다.

• ETRI Journal
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• 제38권4호
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• pp.714-723
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• 2016

Considerable attention has been given to processing graph data in recent years. An efficient method for computing the node proximity is one of the most challenging problems for many applications such as recommendation systems and social networks. Regarding large-scale, mutable datasets and user queries, top-k query processing has gained significant interest. This paper presents a novel method to find top-k answers in a node proximity search based on the well-known measure, Personalized PageRank (PPR). First, we introduce a distribution state transition graph (DSTG) to depict iterative steps for solving the PPR equation. Second, we propose a weight distribution model of a DSTG to capture the states of intermediate PPR scores and their distribution. Using a DSTG, we can selectively follow and compare multiple random paths with different lengths to find the most promising nodes. Moreover, we prove that the results of our method are equivalent to the PPR results. Comparative performance studies using two real datasets clearly show that our method is practical and accurate.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (C)
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• pp.139-144
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• 2006

센서 네트워크에서 각 센서는 제한된 개수의 속성을 기반으로 한 스키마를 가진다. 사용자는 여러 센서에서 수집된 정보를 종합적으로 살펴보고자 하기 때문에 여러 센서에서 수집된 정보를 조인하는 질의가 필수적이다. 또한, 센서가 수집하는 데이터를 중앙 서버로 보내는 경우 스트림의 형태로 입력되므로 빠른 조인 질의의 질의 수행 계획을 수립해야 한다. 본 논문에서는 기존에 여러 입력 스트림을 조인하는 MJoin 을 기반으로 한 다중 조인 질의의 효율적인 최적화 기법을 제안한다. 또한 다중 조인 질의에 대해 기존의 MJoin을 적용한 기법과 본 논문에서 제안하는 다중 조인 질의 최적화 질의 계획 수립 기법을 비교, 분석한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.25-28
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• 2007

무한히 연속적으로 발생하는 데이터 스트림에서의 연속 질의 처리는 빠른 처리 시간과 적은 메모리 사용량을 요구한다. 이런 제약 사항을 만족하기 위해 연속 질의의 선택 조건절에 사용된 같은 속성들로 그룹화하여 해당 속성들을 처리함으로써 빠르게 질의를 처리할 수 있다. 그리고 더 효율적으로 질의를 처리하기 위해 초기에 일정 기간 동안 데이터 스트림에 대한 통계 정보를 수집한다. 실행 시 통계 정보를 수집하는 이유는 데이터 스트림의 특성을 예측할 수 없기 때문에 데이터 특성에 대한 정보를 수집하고 수집된 정보를 가지고 가장 좋은 질의 처리 순서를 결정함으로 써 전체적인 질의 처리 성능을 향상 시킬 수 있고 실험을 통해 이를 검증한다.